{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 导入pandas\n",
    "import pandas as pd"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "【例1】已知一个DataFrame对象df1，第一行是1、2、3，第二行是4、5、6，行索引是'x'、'y'，列索引是'a'、'b'、'c'；第二个DataFrame对象df2，第一行是2、3，第二行是5、7，第三行是11、13，行索引是'x'、'y'、'z'，列索引是'a'、'b'，试求df1+df2，观察数据对齐的效果。\n",
    "\n",
    "【分析】df1,df2都可以直接创建，但注意到两个对象的行索引和列索引都有差异，所以在计算df1+df2时会在行与列上同时进行数据对齐。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "df1 = pd.DataFrame(\n",
    "[[1,2,3],[4,5,6]],index=['x','y'],columns=['a','b','c']\n",
    ")\n",
    "df1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "df2 = pd.DataFrame(\n",
    "[[2,3],[5,7],[11,13]],index=['x','y','z'],columns=['a','b']\n",
    ")\n",
    "df2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "source": [
    "【例2】已知一个DataFrame对象df，第一行是1、2、3，第二行是4、5、6，求通过广播功能求：（1）df1的每个元素的倒数；（2）df的第1列每个元素加上2，第2列每个元素数加上3，第3列的每个元素加上5。\n",
    "\n",
    "【分析】（1）用1除以每个元素就能得到倒数，结合numpy的二维数组的广播功能，可以用整数1除以DataFrame对象df；（2）可以把每列加的元素组合成一个一维数组，并以广播功能作用到每个列，该一维数组可以是python的列表，也可以是numpy的一维数组，以及可以使Series对象。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "df = pd.DataFrame(\n",
    "[[1,2,3],[4,5,6]],columns=['a','b','c']\n",
    ")\n",
    "df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.1"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
